如何在chart.js中绘制高斯曲线的直方图？
在chart.js中绘制高斯曲线的直方图可以通过以下步骤实现：
- 引入chart.js库：在HTML文件中引入chart.js库的链接或下载并引入chart.js的本地文件。
- 创建canvas元素：在HTML文件中创建一个canvas元素，用于显示图表。
- 获取数据：准备要绘制的数据，可以是一组数值或者是一个包含数据的数组。
- 计算高斯曲线数据：使用数学公式计算高斯曲线的数据点。高斯曲线是一个钟形曲线，可以通过均值和标准差来确定曲线的形状。
- 创建图表对象：使用chart.js提供的API创建一个图表对象，指定图表类型为直方图。
- 配置图表：设置图表的配置选项，包括标题、坐标轴标签、颜色等。
- 添加数据：将步骤3中计算得到的高斯曲线数据添加到图表对象中。
- 渲染图表：调用图表对象的渲染方法，将图表显示在canvas元素中。
以下是一个示例代码，演示如何在chart.js中绘制高斯曲线的直方图：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Chart.js Gaussian Histogram</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
</head>
<body>
<canvas id="myChart"></canvas>
<script>
// 获取数据
const data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
// 计算高斯曲线数据
const gaussianData = [];
const mean = 5; // 均值
const stdDev = 2; // 标准差
for (let x = 0; x <= 10; x++) {
const y = (1 / (stdDev * Math.sqrt(2 * Math.PI))) * Math.exp(-0.5 * Math.pow((x - mean) / stdDev, 2));
gaussianData.push(y);
}
// 创建图表对象
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
type: 'bar', // 直方图类型
data: {
labels: data, // x轴标签
datasets: [{
label: 'Gaussian Histogram', // 数据集标签
data: gaussianData, // 高斯曲线数据
backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.2)', // 柱状图颜色
borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)', // 边框颜色
borderWidth: 1 // 边框宽度
}]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: true // y轴从0开始
}
}
}
});
// 渲染图表
chart.render();
</script>
</body>
</html>这个示例使用了chart.js库来绘制直方图，并通过计算高斯曲线的数据来展示直方图的形状。你可以根据实际需求修改数据和配置选项，以满足不同的绘图需求。
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2回答
我有一个构建直方图的程序，我想添加一条钟形曲线，表示基于我从工程中获得的目标的理想曲线。
这是一个快照，让你对我正在做的工作有一个了解。
我格式化了秒以表示hh:mm:ss。
在此示例中：
垃圾箱: 20个
目标: 672秒
分钟: 120秒
最大: 1200秒
如何绘制符合上述条件的理想曲线？
一旦我弄清楚这一点，红线最终会变得弯曲。
浏览 9提问于2014-01-07得票数 0
1回答
我的代码到目前为止，我对编程非常陌生，并且已经尝试了一段时间。 在这里，我将Box-Muller transform应用于从random uniform采样开始的大约两个Gaussian normal distributions。然后，我为它们创建了一个直方图。 现在，我想将获得的直方图与“真正的东西”进行比较:一个标准的Bell curve。如何绘制这样的曲线来匹配直方图？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 10000
z1 = np.random.uniform(0, 1.0, N)
z2 = np.rando
浏览 32提问于2020-01-15得票数 2
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1回答
我有一个形状为5和10的二维数组。所以，有10个值的5个不同的数组。我希望得到一个直方图，看看哪个数组在直方图的低端和高端。希望这是合理的。我是附加一个例子的图像，我的意思(标签为示例)。
寻找一个直方图，但直方图是根据每个数组的最高和最低分布来组织的。
我在用Python做这件事上有困难。我尝试了几种方法
# setting up 2d array
import numpy as np
from scipy import signal
np.random.seed(1234)
array_2d = np.random.random((5,20))
我以为您可以这样绘制每个数组的所有
浏览 13提问于2022-05-04得票数 0
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1回答
我的函数名为DicePlot，模拟掷10个骰子5000次。在该函数中，它计算每卷的10个骰子的值的总和，这将是一个1×5000矢量，并绘制相对频率直方图，其中以相同的方式选择柱状图中的每个柱状图中的骰子和的可能值。
计算1×5000个骰子值之和的平均值和标准差，并在相对频率直方图的顶部绘制正态分布的概率密度函数(计算的平均值和标准差)。
我已经完成了所有的工作，但我对如何绘制概率密度函数感到困惑。任何帮助都是非常感谢的。谢谢!
作为参考，图表应该是这样的！
function DicePlot ( throw_num, die_num )
throw_num=5000
die_num=
浏览 3提问于2012-11-21得票数 0
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如何将直方图A标准化，使每个bin的和为1
将直方图除以垃圾箱的宽度，如何绘制？
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下，n = 50
求均值和方差^2的公式是什么？我们写的是distribution?.，但是怎么写？，你是如何绘制均匀分布和正态分布的？
直方图必须接近正态分布。
浏览 3提问于2011-03-14得票数 2
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我有一个值的数组，我试图对其拟合一个概率密度函数。我使用distplot绘制了直方图，如下所示： x = [ 17.56,
162.52,
172.58,
160.82,
182.14,
165.86,
242.06,
135.76,
122.86,
230.22,
208.66,
271.36,
122.68,
188.42,
171.82,
102.30,
196.40,
107.38,
192.35,
179.66,
173.30,
254.66,
176.12,
75.365,
135.78,
103.66,
183.50,
1
浏览 59提问于2021-05-11得票数 0
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我想对RGB图像实现一个简单的噪声校正方案。图像在随机位置包含一些垃圾像素。因此，我正考虑这样做：
分割图像。
计算每个区段的直方图。
分析直方图，并转储像素，这些像素在直方图的分布中是可以忽略的。
我正在使用openCV。我已经实现了步骤1和步骤2，但是我无法找到每个直方图bin中的像素数。请帮帮忙
浏览 2提问于2013-03-03得票数 1
1回答
我想使用高斯混合模型来返回像下面的图像，除了适当的高斯。
我正在尝试使用python sklearn.mixture.GaussianMixture，但失败了。我可以把每个峰值看作是任意给定x值的直方图的高度。我的问题是:我是否需要找到一种方法将这个图转换成一个直方图并删除负值，还是有一种方法可以直接将GMM应用到这个数组上来生成红色和绿色的高斯信号？
浏览 3提问于2018-08-02得票数 6
1回答
如何绘制高斯过直方图
、、、
我如何能够在我的代码生成的直方图上绘制一个高斯呢？下面是我的代码。它工作得很好，并生成了一个直方图，但是我很难添加一个高斯曲线，因为我才刚刚开始使用pyplot。我也在为所涉及的数学而挣扎！
浏览 5提问于2015-05-08得票数 1
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我用的是海航
Seaborn.distplot(a = my_data)
。注意，我没有指定fit参数或任何其他参数。因此，我得到了my_data的直方图(由海运自动分配的回收箱数量)和一条曲线拟合到直方图。
现在，我的问题是如何得到拟合曲线的参数？除数图只是返回ax，我假设它有拟合曲线上的点，而不是参数。
浏览 5提问于2020-03-03得票数 1
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2回答
用倾斜高斯拟合直方图
、、、
我想用倾斜的高斯函数来拟合直方图。我从一个文本文件中获取数据：
rate, err = loadtxt('hist.dat', unpack = True)
然后将它们绘制成直方图：
plt.hist(rate, bins= 128)
我可以用一个简单的高斯函数来实现，因为scipy包含了这个函数，但没有偏斜函数。我该如何继续呢？
可能，返回的拟合优度测试将是最好的。
浏览 1提问于2014-09-18得票数 3
我使用sklearn.mixture.GMM将两条高斯曲线拟合成一组数据，然后用数据直方图覆盖它(dat扰动是2条高斯曲线的混合物)。
我的数据是浮点数的列表，下面是我使用的代码行：
clf = mixture.GMM(n_components=1, covariance_type='diag')
clf.fit(listOffValues)
如果我将n_components设置为1，则会得到以下错误：
“(或增加n_init)或检查退化数据。RuntimeError: EM算法无法计算给定初始参数的有效似然。尝试不同的init参数(或增加n_init)或检查是否有退化的数
浏览 3提问于2015-09-22得票数 1
我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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1回答
声调曲线及其计算
、、、
我正在计算音调曲线，以补充我的直方图。我遇到了一些困惑的色调曲线实际上是什么，它将如何计算。
根据我搜索的内容，音调曲线显示沿x轴的原始(输入)值，而结果(输出)值沿y轴。
原始图像的色调曲线是从左下角到右下角的直线。
我是否正确地认为，沿x轴只是图像的直方图，当图像被调整时，每个x位置的色调曲线就是原始直方图和当前直方图之间的差吗？
因此，要计算音调曲线：
计算原始直方图
调整后图像的直方图计算
计算每个值0-255的直方图之间的差异
绘制差异+或-原来的色调曲线(从左下角到右上角)
浏览 6提问于2013-11-25得票数 0
1回答
我有两组数据在单独的列表中。每个list元素的值为0:100，元素重复。
例如：
first_data = [10,20,40,100,...,100,10,50]
second_data = [20,50,50,10,...,70,10,100]
我可以使用以下方法在直方图中绘制其中一个：
import plotly.graph_objects as go
.
.
.
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Histogram(histfunc='count', x=first_data))
fig.show()
通过将histfunc设置为&
浏览 3提问于2020-11-15得票数 2
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1回答
基本上，我必须绘制一个相对频率直方图(我已经做过了)，但我也必须在它上面画出一个正态分布曲线。不管我怎么做，都是为了绝对频率而不是相对频率。
到目前为止，这就是我所拥有的：
set.seed(1099)
N <- 1520
n_1 <- 4
n_2 <- 30
n_3 <- 76
Valor_esperado = (8 + 12)/2
Variancia = (12-8)^2/12
Amostra_1 <- matrix( runif(N*n_1,min = 8,max = 12)
, nrow = n_1)
Amostra_2 &
浏览 3提问于2022-06-12得票数 1
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我想要绘制状态的密度，如上图(右下角)所示，其中直方图的一般形状显示在曲线中。这条曲线遵循由峰中点形成的一般形状。不幸的是，我只能绘制DOS，就像右上角的曲线看起来像直方图一样。有没有一种方法可以用直方图峰值的中点来拟合曲线？
这张图片来自。特征态: 0.81 0.81 0.81 0.75 0.75 0.75 0.54 0.54 0.47 0.47 0.47 0.33 0.75 0.81 0.27 0.33 0.15 0.15 0.27 0.54 0.15 0.47 0.33 -0.06 -0.06 0.15 -0.08 -0.06 -0.2 -0.20.2 -1.03 -0.08
浏览 1提问于2020-02-06得票数 0
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3回答
我有一些数据，当绘制成直方图时，是高斯形式的。我想在直方图的顶部绘制一条高斯曲线，看看数据有多好。我使用的是matplotlib中的pyplot。另外，我不想对直方图进行标准化。我可以进行规范化拟合，但我正在寻找非规范化拟合。这里有人知道怎么做吗？
谢谢!Abhinav Kumar
浏览 3提问于2013-07-22得票数 6
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1回答
假设我们有一个函数(像一个正态分布的pdf )，我们想用函数下面的直方图来近似它。我想指定回收箱的数量，并在曲线下绘制直方图。如何在Python中实现呢？例如，像下面这样的图，但是所有的尖峰都在曲线下面，回收箱的数量是一个参数。
浏览 6提问于2021-12-31得票数 0
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新手来了。我有一个创建图形的脚本，它的内容类似于：
png(Test.png)
ht=hist(step[i],20)
curve(insert_function_here,add=TRUE)
我本质上是想绘制直方图上的分布曲线。我的问题是，轴的限制显然是由直方图而不是曲线设置的，因此曲线有时会超出Y轴的限制。我玩过标准杆(“usr”)，但没有用。有没有办法根据直方图或曲线的最大值(或者仅基于曲线的最大值)来设置轴限制？？如果这改变了什么，这需要在for循环中完成，其中绘制了多个这样的图，并在一系列子图(par("mfrow"))中完成。
浏览 1提问于2010-11-18得票数 2
2回答
我正在使用FTGL库在OpenGL中绘制文本，一切工作正常，但是我想在文本中添加阴影。我尝试的是用黑色绘制相同的文本，然后像这样用普通颜色绘制文本(伪代码)：
glColor3f(0, 0, 0); // outline color
DrawText(x-1, y-1, str);
DrawText(x+1, y-1, str);
DrawText(x+1, y+1, str);
DrawText(x-1, y+1, str);
glColor3f(1, 1, 1); // primary color
DrawText(x,y,str);
但我不得不画了5次文本，它仍然看起来不是很好。
我想要
浏览 3提问于2010-12-03得票数 1
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我在直方图中有一幅多变量高斯分布的图像。我想把图像分割成两个区域，这样它们都能遵循正态分布，就像直方图中显示的红色和蓝色曲线一样。我知道高斯混合模型可能对此有效。我试着使用fitgmdist函数，然后对这两个部分进行聚类，但仍然不能很好地工作。如有任何建议，将不胜感激。
下面是我的应用程序的Matlab代码。
% Read Image
I = imread('demo.png');
I = rgb2gray(I);
data = I(:);
% Fit a gaussian mixture model
obj = fitgmdist(data,2);
idx =
浏览 3提问于2017-06-21得票数 5
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当使用seaborn的函数时，设置kind=reg将用回归线、外部直方图和估计的核密度绘制散点图。
我想得到所有这些，但不是核密度估计。然而，似乎kind开关要么给了我全部，要么什么也没有。唯一可行的选择是使用一个标准的regplot，然后手动添加它周围的直方图。有什么更方便的方法吗？
浏览 1提问于2018-10-14得票数 0
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我看过类似的问题，但我无法根据他们的回答来解决我的问题。我有一个身体质量指数的直方图。我已经找到了数据的均值和标度，我正在尝试用相同的数据的均值和标度覆盖一个正常的pdf，以将其与直方图进行比较。
这是我到目前为止所拥有的。
我使用hist(BMI)来绘制直方图。我发现平均值(BMI)为26.65，sd(BMI)为3.47。
我正在尝试使用曲线函数在直方图上绘制具有相同参数的正常曲线。
曲线(dnorm(x，均值= 26.65，sd = 3.47)，add = T，col = "red")
如您所见，在直方图的最底部几乎看不到红色曲线。为什么会发生这个错误？
谢谢。
浏览 3提问于2016-02-14得票数 0
1回答
我有一个名为df的s，它只有一列：
size
20
28
38
42
42
42
44
124
176
192
194
216
228
316
318
2048
2714
2802
4128
4186
6910
9313
10816
16560
20704
34766
91022
我正在为同样的方法绘制一个直方图
sns.distplot(s['size'], bins = len(s))
其结果如下：
我想知道怎样才能做一些改变：
我希望直方图具有如下的高斯外观： (这只是一个显示我所期望的直方图的例子)
在我绘制的图表中，垃圾箱是不连续的，这意味着两个垃圾箱之
浏览 0提问于2019-05-04得票数 0
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我正在使用具有零均值和单位方差的numpy绘制一组3D高斯样本：
cov = np.zeros((3,3), dtype=np.float32)
np.fill_diagonal(cov, 1.0)
data_values = np.random.multivariate_normal([0.,0.,0.], cov, size=5000) # 5000 x 3
我可以画出每个维度，然后看到高斯。
我无法绘制完整的三维高斯，所以为了验证我计算了data_values中每个样本与原始(0,0,0)之间的距离。
dist_from_center = np.sqrt(np.sum(
浏览 4提问于2017-06-06得票数 4
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1回答
我想要检查一个核磁共振波谱，并使用高斯和对特定的峰进行最佳拟合。使用以下代码可以将两个高斯函数拟合到峰值，但是否可以轻松地将其推广到n个高斯函数？
freq <- seq(100, 200, 0.1)
signal <- 3.5*exp(-(freq-130)^2/50) + 0.2 + 1.5*exp(-(freq-120)^2/10)
simsignal <- rpois(length(signal), 100*signal) + rnorm(length(signal))
plot(freq, simsignal)
res <- nls(simsignal ~ b
浏览 2提问于2010-05-17得票数 1
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Matlab中有直方拟合功能，可以绘制直方图并根据bin值对分布进行拟合。必须估计分布的参数。如何在r中实现histfit？我找了很长一段时间，但一直没有找到。
这个之前已经提到过这一点，但没有更好的解决方案。sn包似乎支持几个发行版，但不是很多。
我用hist函数对数据进行了探索，直方图显示了广义上的伽玛分布。但是，如果我添加存储箱并再次显示它，该图将显示更多细节，伽马分布失败。fitdistr也无法找到参数。因此，我希望仅使用直方图中的粗略数据来拟合数据。这就是问题所在，谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2012-09-18得票数 3
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1回答
我有一些变量的样本。我想用这些样本来绘制变量的概率分布。我用的是高斯核的核密度估计。为此，我正在使用sklearn库。下面是我实现的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# -- data
init_range = 0.0793
X = np.random.uniform(low=-init_range, high=init_range, size=133280)[:, np.newaxis]
# -- kernel densi
浏览 11提问于2022-06-09得票数 -1
2回答
我的变量x为2700点。这是我的原始数据。
我的数据的直方图如下所示。青色线是我的数据的分布。用curve_fit对直方图进行拟合，得到拟合曲线。拟合的曲线是一个由100000点组成的数字阵列。
我想要生成一个平滑的random data，比如100000点，它遵循分布 of my original data。i.e in principle I want 100000 points below the fitted curve, starting from 0.0 and increasing in the same way as the curve till 0.5
到目前为止，
浏览 1提问于2014-06-10得票数 0
1回答
所以我得到了我的直方图和正常曲线，但是曲线看起来比直方图条要小得多。我做错了什么，它比它应该要小得多？
正如您在我的代码中看到的，我绘制了直方图，并尝试了两种绘制正常曲线的方法。我已经计算了数据集的sd和均值，所以我只使用实际的数字。这些线条确实是绘制出来的，只是比它们应该的要低得多。
g = read.csv("C:/Users/emkat/Documents/decave.txt",header=FALSE)
g
m <- lapply(g,mean)
std <- sqrt(var(g))
hist(g[,1],plot = TRUE)
x <-
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
我正在绘制一个kdeplot，使用 import seaborn as sns
colors = ['r','g','b']
i = 0
for v in dt.var.unique():
p1 = sns.kdeplot(dt.query('var == @v')['val'], shade=True, color=colors[i], legend=None).get_figure()
i += 1 dt.val.max()和dt.val.min()分别为350和0。 但是情节看起来像这样
浏览 69提问于2020-07-04得票数 0
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4回答
在Matlab中有没有可能将曲线拟合到上面的直方图中？
直方图没有标准化或类似的东西。我知道有一个名为histfit的函数，但我可以在这里使用它吗？
浏览 3提问于2012-03-10得票数 3
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1回答
在python中使用matplotib可以提供一个简单的直方图，方法是提供要与权重列表一起绘制的项目列表，这样，每个项目对其所属的容器的贡献就可以根据其权重进行调整。
import matplotlib.pyplot as plt
...
plt.hist(items, weights = weightsOfItems)
我试图绘制两个值的六角形bin直方图，这可以使用
plt.hexbin(xValues, yValues)
和以前一样，我希望每对对它所属的垃圾箱的贡献根据权重列表进行调整。从看来，我应该能够通过为参数C提供一个输入来做到这一点，即
plt.hexbin(xValues,
浏览 1提问于2016-07-19得票数 5
我想在MATLAB中生成一幅多重高斯图像。这张照片包括三个圆圈。每个圆的强度服从高斯分布。总之，图像的直方图将是一个与预期直方图相同的多重高斯分布。
这是我的密码。然而，它没有达到我的预期直方图。你能帮我生成一个像上面这样的直方图的图像吗？
rows=256; columns=256;
grayImage=zeros(rows,columns);
t = linspace(0,2*pi,50); % approximated by 100 lines
r = (rows-10)/2; % circles will be separated by a 10 p
浏览 2提问于2016-03-01得票数 3
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4回答
当我将高斯噪声添加到数组中时，直方图不应该是高斯的吗？虽然噪声是随机的，但分布应该是高斯的，对吗？这不是我想要的。
A=zeros(10);
A=imnoise(A,'gaussian');
imhist(A)
浏览 0提问于2010-07-26得票数 0
因此，我在lmfit的帮助下编写了一些代码，以便在一些直方图数据上拟合高斯曲线。虽然曲线本身很好，但当我尝试在matplotlib中绘制结果时，它会显示拟合和数据点。实际上，我希望绘制具有曲线拟合的直方图条形图。您如何做到这一点？或者，在lmfit中有没有一种方法只显示拟合曲线，然后添加直方图并将它们组合在一起？
我代码的相关部分：
counts, bin_edges = np.histogram(some_array, bins=1000)
bin_widths = np.diff(bin_edges)
x = bin_edges[:-1] + (bin_widths / 2)
y = co
浏览 15提问于2019-07-21得票数 0
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3回答
从直方图中获取分布
、、、、
我有一个值的数组，我用这些值绘制了直方图，我想知道从获得的直方图中相应的分布。这怎么可能。你能解释一下从直方图中获得适当的概率分布的步骤吗？
浏览 0提问于2016-06-30得票数 0
1回答
我正在使用一个公式来生成Python中的曲线。我正在调整它的参数，这样我就可以看到它在基础曲线上的匹配(已经绘制了)。
我需要的是调整它的峰度，它目前不是公式的参数：
def gaussian(x, peak_x, peak_y, sigma):
return numpy.exp(-numpy.power(x - peak_x, 2.) / (2 * numpy.power(sigma, 2.))) * peak_y
我需要将函数扩展到以下签名：
def gaussian(x, peak_x, peak_y, sigma, KURTOSIS)
但我不知道在哪里怎么改变公式。
浏览 10提问于2015-05-15得票数 1
1回答
我想在R中绘制一个相对频率直方图，这些数据如下：
0.1575850 0.1378830 0.1462112 0.1303224 0.3538677 0.2497142 0.2359662 0.1647894 0.1861195 0.3957871 0.2135463 0.1584121 0.1690736 0.4232640 0.2058885 0.1615527 0.3250968 0.1529143 0.5984977 0.2334365 0.2141899 0.1495538
我想使用seq(0,1,0.2)作为参数“断开”，并设置freq=FALSE以获得密度(而不是计数)图。根据h
浏览 9提问于2013-02-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个包含直方图数据的.csv文件，它已经被绑定和标准化，我把它读到了一个熊猫数据格式df中：
Freq
0.4
0.0
0.0
0.0
0.01
0.05
0.1
0.04
0.05
0.05
0.02
0.08
0.10
0.03
0.07
我想用matplotlib在累积分布直方图中绘制这幅图，但是pyplot.hist会对数据进行排序，并将其重新打包--这不是我想要的。
plt.hist(df.loc[(data_tor['Freq'], cumulative = True)
有人能告诉我怎么做吗？
浏览 0提问于2018-11-14得票数 1
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我想在LibreOffice绘图中绘制一个高斯曲线作为矢量图形。用“曲线”函数，我只能得到一些东西，，有人知道如何做高斯吗？
提前谢谢你！
浏览 10提问于2016-03-18得票数 1
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我对Octave和Matlab非常陌生，
我试图绘制一个用于高斯分布的表面图，利用数据集的两个特征(x轴和y轴)和高斯值(z轴)来可视化异常检测。
X1 X2 Z(the Gaussian value )
0.00000 3.0000 0.0153130
2.00000 2.8000 0.0457589
2.20000 3.0000 0.0550785
2.30000 2.0000 0.0163526
2.40000
浏览 3提问于2014-09-11得票数 1
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我试图在MATLAB中绘制下面的高斯函数(应该在3维中绘制)，但我在某些地方犯了一些错误。怎么啦？
sigma = 1
for i = 1:20
for j = 1:20
z(i,j) = (1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(i^2+j^2)/(2*sigma^2));
end
end
surf(z)
浏览 0提问于2010-05-07得票数 1
我有两个数据数组，我使用pyplot为它们绘制了一个直方图：
data1 = numpyArray1
data2 = numpyArray2
它们的大小不同，因此我使用选项density=True对它们进行适当的比较。我还让pyplot自动选择存储箱，因为数据是浮点型的，而我不会(除非绝对必要)自动创建限制。
fig, ax = plt.subplots(....)
ax[...].hist([data1, data2], bins = 30, density = True, histtype='step)
示例：
问题：
我是否可以假设两个版本的柱状图是完全相同的？我如何才
浏览 49提问于2019-03-12得票数 0
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我试图生成一个数组，它遵循精确的高斯分布。np.random.normal是通过从高斯随机抽样来做到这一点的，但是我如何在给定均值和西格玛的情况下再现和精确的高斯。因此，数组将产生一个直方图，它遵循的是精确的高斯，而不仅仅是下面所示的近似高斯。
mu, sigma = 10, 1
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
fig = figure()
ax = plt.axes()
totaln, bbins, patches = ax.hist(s, 10, normed = 1, histtype = 'stepfilled', lin
浏览 5提问于2016-01-20得票数 1
我想要一条法线曲线来拟合我已经有的直方图。navf2是归一化随机数的列表，直方图基于这些，我想要一条曲线来显示直方图的一般趋势。 while len(navf2)<252:
number=np.random.normal(0,1,None)
navf2.append(number)
bin_edges=np.arange(70,130,1)
plt.style.use(["dark_background",'ggplot'])
plt.hist(navf2, bins=bin_edges, alpha=1)
plt.ylabel("
浏览 66提问于2019-07-04得票数 2
现在，我正在使用Box-Muller方法在python中生成1024个高斯随机数。我应该绘制功率谱，并看到高斯曲线。我的代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fast_fourier_transform(y):
'''Return the fast Fourier transform of y.'''
Y = np.fft.fft(y)
f = np.fft.fftfreq(len(y),1.0/1024)
return f,Y
浏览 3提问于2014-11-21得票数 0
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我正在尝试从R中的直方图中提取一些指标，因此我在nifti中有一个图像，并绘制了相应的直方图。然后我想提取均值、中位数、峰高、峰高和峰宽。为此，我有以下代码：
img = readNIfTI("FA_skeleton_subj_0") #read nifti image
library(HistogramTools)
PlotRelativeFrequency(hist( x = img[ !img==0 ], xlim=c(0,0.8), breaks = seq(0,0.7,0.001)), xlab = "FA", main = "Histogra
浏览 0提问于2017-09-06得票数 0
2回答
我有一个直方图统计条形图与下面的数据。
Count, HistogramBin
0, -1615.25
0, -1056.42
0, -497.48
1, 61.25
1, 620.05
1, 1178.92
0, 1737.76
0, 2296.59
我需要根据上面的值形成高斯曲线。有人能指导我如何实现同样的目标吗？
我编写了一个基于维基百科链接的函数：
我们的平均值是: 340.67 SD:标准差: 488.98001098632812
private Dat
浏览 1提问于2018-04-05得票数 4
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